是一個人臉識别雲服務平台，通過它提供的開放服務，開發者可以快速地在自己的産品中內建面部識别功能。Face++團隊專注于研發世界最好的人臉檢測、識别、分析和重建技術，通過融合機器視覺、機器學習、大資料挖掘及3D圖形學技術，緻力于将最新、性能最好、使用最友善的人臉技術提供給廣大開發者和使用者。
Face++的技術目前處于世界領先水準， 最近半年摘得多項世界技術比賽的桂冠：
- 人臉檢測（在照片中精準定位人臉位置的算法），在世界公開評測集FDDB 排名 第一
- 人臉關鍵點檢測（精準定位面部關鍵部門的位置），在世界公開評測比賽300-W排名 。
- 在最重要的網際網路圖檔人臉識别(Face recognition) 比賽LFW中，Face++團隊更是力壓Facebook人臉團隊 (前face.com團隊)，獲得世界 。在極難識别的網際網路新聞圖檔上，獲得了97.3%的準确率。
Face++為開發者提供了
雲端API、離線
SDK，開發者可以友善地在自己的應用中內建人臉識别功能。
SegmentFault訪談了Face++團隊，希望能幫助開發者更好地了解Face++。
SegmentFault: Face++能夠應對複雜的光照并支援多種人臉姿态，能簡單說一下背後采用的技術麼？
Face++: Face++已經能夠較為穩定地應對複雜的光照和人臉姿态，但過于極端的光照和姿态還是十分困難。Face++的全線技術都更新為大資料深度學習算法，通過收集的海量人臉照片，新型的神經網絡算法可以通過大資料訓練形成性能更好的人臉檢測，人臉分析，和人臉識别技術。
SegmentFault: Face++大規模人臉搜尋技術的快速高效主要得益于單張人臉特征長度小？除此以外有用其他技術優化搜尋麼？
Face++: 首先，Face++通過自己特有的face representation算法可以将每張人臉壓縮到幾個位元組的長度。同時，我們在搜尋建表，最近鄰查找等技術也有自己獨特優化的算法。
SegmentFault: Face++的人臉驗證可以有效分辨活體和照片，不過繞過人臉驗證的另一種方法是使用事先錄制的使用者視訊。Face++是如何應對這種情況的？
Face++: 現在的Face++可以通過眨眼，表情變化等細微面部特征來分辨活體和照片。但和其他生物特征驗證方式一樣，Face++的活體技術短期内還無法應對如視訊攻擊這樣的情況。
SegmentFault: Face++在ICCV2013上宣講的Coarse-to-fine CNN技術，其中内部關鍵點檢測之後還會有兩級優化，但是比内部關鍵點識别難度還要大的輪廓關鍵點卻沒有後續的優化。這是為了減少步驟加快識别速度還是有其他的原因？
Face++: 我們其實試過内部和外部的多級優化，外部點因為比較不穩定，且ground-truth标準較難統一，是以多級優化後效果不明顯，内部多級優化提升明顯。
SegmentFault: Face++ 目前釋出的兩篇論文，關鍵點檢測和人臉特征表示都是基于DCNN的技術。深度學習是人臉識别技術的發展方向麼？
Face++: 未來深度學習一定是必須采用的方向。在我們看來深度學習和傳統視覺方法有很強互補性，未來Face++也一定是兩條路都要走。
SegmentFault: 百度餘凱合著的深度學習論文得過ICML的Best Paper Runner-up Award，百度也成立了IDL（深度學習研究院），Google、Facebook也收購了一些人臉識别的公司。Face++ 目前具備世界領先的人臉識别技術，是怎麼做到的？在Face++看來，在技術研發方面，創業公司相比巨頭有哪些優勢和劣勢？
Face++: 百度，Google, 和Facebook都在深度學習上做的十分出色。在我們看來，大的技術革新最終靠的是人才。比如深度學習，大家都是初期的探索者，誰能更專注的進行更快速的技術革新，誰就會最終勝出。Face++在人才和技術專注度上都較為有信心。
SegmentFault: Face++的服務平台使用的是自建伺服器還是第三方雲服務？
Face++: 我們也是自建伺服器和第三方雲服務結合。
SegmentFault: Face++的算法研發用到了C++、Matlab和Python？能比較下Matlab和Python在視覺算法研究方面的優勢和不足麼？
Face++: 優勢是比較糙快猛，友善驗證idea；落實到系統和實用級别，可能還是要采用C++。
SegmentFault: Face++為iOS和Android提供了離線人臉檢測，這和Face++的線上服務在功能上、識别準确率上有哪些差距？
Face++: 我們的離線人臉檢測，可以了解為是一個輕量級版本，可以比較好的檢出near-frontal的臉，能解決一些最基本需求。其他的功能還是線上服務性能更好，很快我們還會推出professional版本，以釋出一些我們最新的技術，不過會限調用量。
SegmentFault: 網站介紹中說Face++的技術可以實時跟蹤人臉，但是API中似乎沒有找到相應的功能。以後會推出針對視訊的人臉識别的API麼？
Face++: 因為視訊處理需要較多的計算資源，是以Face++會等自己各方面實力更強後再推出。
SegmentFault: 不同應用對人臉識别的要求可能是不一樣的。比如人臉驗證應用出于安全考慮，要保證盡可能低的FPR，而照片标記應用可能更偏向友善，兼顧FNR和FPR。以後Face++會推出針對性的服務麼？（例如，API提供模式參數？）
Face++: 會，Face++未來會推出更厚的人臉服務，大家拭目以待。
SegmentFault: Face++團隊最初的項目是結合視覺識别技術的體感操控遊戲，目前主要為開發者、企業提供人臉識别技術的平台服務。以後的業務重心會偏向于提供平台服務，還是研發自己的産品呢？
Face++: Face++會一直作為一個出色的技術提供者存在。我們會一直優化我們的人臉技術和服務，未來還有可能從人臉拓展到其他圖像領域。自己的産品會等技術打磨完成後再推進。
SegmentFault: Face++ 目前有多少員工呢？其中做技術的大概有多少？
Face++: 大約有20個全職，20個實習生。技術人員超過80%。
SegmentFault: 和一般創業公司不同，除了産品開發以外，Face++還需要進行算法科研。Face++内部從事開發和科研的人員比例大概是什麼樣的？
Face++: 開發和科研的比例大約是2:8左右。有很多出色的intern。
SegmentFault: 能介紹一下Face++的工作氛圍麼？
Face++: Face++是一個工程師氛圍很濃的公司，理念是“Best is Endless. 追求極緻.” 公司希望大家有矽谷創業的氛圍，技術極客，快樂創業。
Face++休閑區